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1.
Digital Module 05: Diagnostic Measurement—The G‐DINA Framework https://ncme.elevate.commpartners.com
In this ITEMS module, we introduce the generalized deterministic inputs, noisy “and” gate (G‐DINA) model, which is a general framework for specifying, estimating, and evaluating a wide variety of cognitive diagnosis models. The module contains a nontechnical introduction to diagnostic measurement, an introductory overview of the G‐DINA model, as well as common special cases, and a review of model‐data fit evaluation practices within this framework. We use the flexible GDINA R package, which is available for free within the R environment and provides a user‐friendly graphical interface in addition to the code‐driven layer. The digital module also contains videos of worked examples, solutions to data activity questions, curated resources, a glossary, and quizzes with diagnostic feedback. 相似文献
2.
提出完全有效元素法并用于建立一类空间连杆机构装配构形问题的统一数学模型;将综合消元法用于确定机构的所有装配构形。实例计算表明,本文理论正确、方法实用新颖、程序运行可靠。 相似文献
3.
提出贯穿高等代数理论的三条主线。它们是:从具体的数学对象向抽象的代数系统的转变;从各类数学对象的传统表示向统一的矩阵表示的转变;从数学对象间的具体关系向集合元素间的抽象关系的转变。 相似文献
4.
宋景平 《扬州教育学院学报》2004,22(3):72-74
通过高考总分简单的累加,不能准确反映各科课程难易,可能导致不能公平录取的结果。本文提出了用某门课程的实际考试最高分与平均分的衡量产生加权3总分的统计方法,试图更加客观地反映考生真实成绩。 相似文献
5.
6.
张铭 《扬州教育学院学报》2002,20(3):22-25
本文研究了矩阵光学中 ,矩阵逆变换和物理逆光路的逻辑自洽问题 ,揭示了抽象的矩阵操作和实际的物理过程的一致性 ,最后指出 ,它们的统一性 ,本质上在于宏观物理现象的宇称守恒性。 相似文献
7.
8.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:7,自引:2,他引:5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
9.
基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法 总被引:1,自引:0,他引:1
马丽 《现代图书情报技术》2008,24(11):60-64
针对Item-based协同过滤算法中用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量的问题,提出一种基于组合加权评分的Item-based协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并提出一种组合加权评分方法来对并集中的未评分项进行计算和填补,从而降低了数据稀疏性。实验结果表明该算法能有效提高推荐质量。 相似文献
10.
樊新权 《贵州教育学院学报》2004,15(2):20-21,35
用矩阵方法对点的合成运动进行分析、研究,推导出求解点的合成运动的矩阵计算公式,这些公式有助于理论力学在计算机上的应用,并对提高理论力学的教学质量可起到积极的作用。 相似文献